基于GAMLSS模型的水文系列非平稳性研究

针对水文气象时间序列的非平稳性现象,为了定量分析非平稳序列的时变特征,基于GAMLSS模型原理,根据水文时间序列参数模型和半参数模型模拟方案,采用美国Little Sugar Creek研究案例的83年洪峰流量时间系列,分析了GAMLSS模型研究水文系列非平稳性的方法和流程。基于GAMLSS模拟,该流域内2006年10年一遇洪峰流量,相当于1999年20年重现期洪峰,接近于1989年100年一遇洪峰量级。GAMLSS模拟结果揭示了近年来由于气候变化、城市化进程等影响,极端事件出现频率。研究成果表明GAMLSS模型可定量有效的分析变化环境对水文频率设计值和工程设计的影响。     

基于GAMLSS模型的大渡河流域极值降水非一致性分析

以GAMLSS模型为基础,分析大渡河流域降水频率的非一致性特征,并将时间和多项气候因素作为解释变量进行参数拟合。结果表明,大渡河流域年最大日降水序列均呈现不显著变化的趋势,与一致性模型相比,大渡河流域降水序列的时间非一致性的特征不明显,而气候指标可以更好地反映大渡河流域降水非一致性的特征,表现为所有气象站点GAIC值与一致性模型的值相比明显减少。GAMLSS模型可以模拟水文序列的方差、偏态系数等其他统计参数非线性变化趋势,能够反映水文序列的非一致性特征。     

变化环境下鄱阳湖流域降水演变特征分析

近年来,鄱阳湖流域的干旱灾害呈现出较为明显的非一致性,针对干旱研究中对降水序列非一致性研究不足的情况,以鄱阳湖流域内修水站、宜春站、南昌站等14个气象站点夏秋两季的降水序列为研究对象,采用水文变异诊断系统对降水序列进行了变异诊断,并以诊断结果为依据,对变化环境下鄱阳湖流域降水演变特征进行了分析。结果表明,鄱阳湖流域内降水序列变异主要发生在夏季,变异后的降水均值有所增加,变异时间集中在20世纪90年代初,且导致鄱阳湖流域内干旱非一致性的主要因素为水量支出。     

山美水库流域极端降水时空变化及非平稳性特征

为探究极端降水的时空变化及其非平稳性特征,基于1972—2010年山美水库流域8个降水站点逐日降水数据,选取9个极端降水指数,利用Pre-Whitening Mann-Kendall（P-WM-K）方法分析流域极端降水的时空变化特征,并采用广义可加模型（generalized additive models for location,scale and shape,GAMLSS）检测极端降水的非平稳性特征。结果表明：在时间变化趋势上,极端降水频率指数中雨日数R10mm和大雨日数R25mm呈下降趋势,暴雨日数R5mm呈上升趋势,且上升趋势达到005显著性水平;除降水总量PRCPTOT外,其余强度指数呈上升趋势,且均达到 0.05显著性水平,其中极端降水量R95线性倾向率达到 30.5 mm/（10 a）;在空间差异上,R50mm和极端降水强度指数在流域东南部呈现上升趋势,且上升趋势显著,西北部PRCPTOT下降较明显;R10mm和R25mm呈平稳特征,R50mm全流域约50%的站点呈现非平稳特征,且以均值非平稳为主,除PRCPTOT外,其余强度指数均以非平稳特征为主,且主要表现为均值非平稳。未来山美水库流域极端降水量和不确定性增加,灾害风险增大。     

基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法

为了在降水成因尚不明确的情况下有效利用相关历史资料提高降水预报水平,提出了基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法。以东江流域为例,通过构造不同降水数据特征集预测流域内降水情况,并与传统时间序列方法和BP神经网络方法进行预测准确率对比验证,结果表明,基于朴素贝叶斯算法的降水预测方法取得了比传统时间序列方法和BP神经网络方法更好的降水预测效果。     

1960—2019年关中平原极端降水时空变化及非平稳性分析

【目的】为探究极端降水的时空变化及其非平稳性特征,【方法】选取位于关中平原范围内1960—2019年长时间降水序列,利用极点对称模态分解(ESMD)方法分析了区域极端降水的时间变化特征,并采用Sen斜率估计+Mann-Kendall(Sen+MK)方法对5d最大降水量(Rx5)进行空间分析,最后利用广义可加模型(GAMLSS)对极端降水序列的非平稳性特征进行分析。【结果】研究发现：在时间变化趋势上,持续湿润指数(CWD)、年降雨量(PRCPTOT)、5 d最大降水量(Rx5)呈现出先下降后上升的趋势,整体为下降趋势,极强降水量(R99P)和降水强度(SDII)呈上升趋势;大雨日数(R25)呈现出下降趋势;在空间分布上,其中春、秋两季下降明显,降雨主要集中在夏季,趋势系数最高达到0.17 a^-1,冬季降雨有一定程度的增加;关中平原极端降水指数基本为平稳序列,个别站点非平稳性较为明显。【结论】关中平原极端降水量和不确定性变化较为稳定,未来突发性强降水事件出现概率较低,但是个别区域会遭到较为严重的灾害风险,研究结果可为将来关中平原相关洪涝预防措施提供一定指导。     

考虑气象协变量的非一致性设计枯水流量研究

研究非一致性条件下枯水流量设计值对流域水资源管理具有重要意义,然而如今常用的时变矩法推求出的每年一个设计值很难用于实际。选取渭河流域实测枯水流量序列作为实例进行研究,将气象协变量引入到枯水流量频率分析,结合重现期的期望超过次数(Expected Number of Exceedances, ENE)概念推求非一致性条件下枯水流量设计值,并与传统以时间为协变量的情况进行比较。结果表明:2种协变量情况下非一致性设计枯水流量相比于一致性结果存在明显差别,且以气温和降水为协变量的非一致性设计结果相比于时间为协变量更为合理。研究所得设计结果可为流域枯水期水资源管理提供一定参考依据。     

基于GEV模型的开都河上游降水模拟

基于开都河流域上游降水数据,采用GEV模型进行极值降水的模拟和分析。结果表明:AMS1序列的形状参数大于0,服从Fréchet分布;在较高重现期下由轮廓似然方法估计的置信区间比Delta方法更准确;重现水平的轮廓似然函数曲线在较高重现期之下呈较显著不对称性;基于非平稳GEV模型得到极值降水设计值,其在1958年的100年一遇设计值到2010年下降为接近50年一遇,预示着未来发生极值降水和洪灾的风险加大。     

1960－2014年淮河上中游流域年降水和主汛期降水的时空分布特征

基于淮河上中游流域19个站点1960-2014年的月降水数据,采用气候倾向率、Mann-Kendall趋势分析、变差系数、年内不均匀系数、小波分析、Kriging空间插值等方法,对年降水和主汛期降水的统计特征、趋势和周期性等时间特征及空间分布特征进行研究。结果表明:流域主汛期降水占到年降水的50%以上,地域分布上以东南部和西南部雨量较多。年降水和主汛期降水在年际上分别呈现21~32a、8~19a、3~7a和24~32a、8~21a、3~7a三个时间尺度的丰枯演变特征,同一时间尺度的丰枯变化基本相同。主汛期降水年际Cv普遍大于年降水,但空间分布不一致;年降水Cv较大值分布于流域西部和北部,较小值分布于流域东部和东南部;主汛期降水年际Cv较大值分布于流域西部,较小值分布于流域东北部及蚌埠一带;北部降水的年内分配不均性略大于南部。年降水和主汛期降水的变化趋势均不显著,没有通过95%的置信度检验,但主汛期降水略呈增加趋势而年降水呈微弱下降趋势;年降水在流域北、西和西南部表现为减少趋势,尤以西、西南部较为明显,而流域中、南和东南部主要表现为增加趋势;主汛期降水则从北向南以条带状表现为增加趋势。     

考虑非平稳性特征的雅砻江流域洪水量化分析

以雅砻江流域为研究对象,采用趋势分析、GEV分布、P-III分布和GAMLSS模型研究流域内8个水文站实测年最大洪峰流量系列的渐变、突变特征和非平稳性。研究发现,流域内年最大洪峰流量GEV分布以形状参数为负的薄尾分布为主。对于平稳序列,通过对比P-III,GEV和二参数GAMLSS模型优选成果,发现与薄尾GEV分布和GAMLSS优选模型相比,研究案例的P-III目估适线成果偏大。对于非平稳系列,GEV分布需要充分考虑参数的时变特征和尾部特点。     

大凌河流域降水量时空分布规律研究

为了更好地研究水文过程和水资源受气候变化的影响,有必要掌握流域尺度降水变化规律.文章以大凌河流域为例,利用Mann-Kendall法非参数检验11个气象站点1963-2020年间的实测降雨资料,并结合GIS空间分析技术揭示了大凌河流域降水分布特征及其强弱时间周期.研究表明:大凌河流域多年平均降水量为500.1mm,降水...     

江西抚河流域56年径流变化特征研究

为分析抚河流域径流变化特征,基于抚河流域廖家湾、娄家村水文站1953～2008年实测月径流资料,运用不均匀系数、变差系数和极值比指标分析径流时变特征。借助小波方法分析径流周期变化。从该流域1955～2008年降水变化总体趋势,初步分析了其径流变化的原因。结果表明:抚河流域径流年内分配呈现单峰型变化,非汛期水量供需矛盾凸显;流域径流年际变化不均,径流量时间序列表现为递增趋势,但趋势不显著;流域径流变化存在多时间尺度特征,2008年以后一段时间流域将处于偏枯期。     

鄱阳湖干旱多尺度特征及其与月均水位的相关性

以鄱阳湖13个气象站1957~2013年的逐月降水量、平均气温、各站点纬度和同期水位站逐月平均水位为实验数据,分别计算1、3、6、12、24、48个月尺度下标准降水指数(SPI)和标准降水蒸散指数(SPEI)时间序列,并利用Morlet小波分析理论,分析了该序列多时间尺度变化特征。基于Mann-Kendall检验,分析了鄱阳湖气象干旱趋势特征;利用Spearman秩相关系数,研究了不同时间尺度SPI和SPEI序列与月平均水位的相关关系。研究表明,鄱阳湖流域SPI和SPEI序列存在约68个月变化的主周期,两个主要特征时间尺度变化的强分布;气象干旱与湖水位的相关关系随时间尺度的增大而减弱。     

基于小波分析的大伙房水库流域降水周期分析

用降水距平和莫莱(Morlet)小波函数,对大伙房水库流域近50年来降水的季节变化和年际变化时间序列进行了小波分析.研究结果表明,近50年来,大伙房水库流域春、夏、秋、冬和年平均降水分别存在6,9,16,6a和l0 a的主周期.在主周期分析基础上,预测研究区在2005年之后未来一段时间季、年平均降水都不同程度、不同时间范围仍将处于降水偏多阶段.小波分析的时频局部化特性可展现降水时间序列的精细结构,为分析降水多时间尺度变化特征、短期降水预测等预防洪水灾害等关键问题研究提供了一种新途径.     

基于小波与游程耦合的时序模型在降水预测中的应用

针对降水量时间序列具有多尺度非平稳性特点、长时段预测精度不高的问题,选择db3小波,运用Mallat算法2尺度分解降水序列,利用游程分析检验分解序列间的独立性,建立了二者耦合的时序模型,并应用于郑州市2008—2012年的降水预测,得到了相对于传统时序模型更好的结果。基于耦合模型预测了郑州市2013—2015年月均降水量,以期为决策提供依据。     

泸水河中上游流域近55年降水时空分布特征

通过kendall秩次相关检验法分析泸水河中上游流域近55年(1959~2013年)降水序列变化趋势,并用专业制图软件做出区域降水量及降水倾斜度值等值线图,研究该区域降水的时空分布特征.结果表明:时间上,泸水河中上游流域降水总体上以年均1.720 mm/a的幅度增加,其中灌溉期和枯水期降水呈增加趋势,汛期降水总体呈减少趋势.此外,研究范围内降水年内、年际分布不均,年际降水最大值与最小值极值比为1.96,年内降水主要集中在主汛期(4~6月),占全年降水总量的44.2%.空间上,对于年序列而言,总体上游降水高于下游,上游在章庄附近形成高值区,由中心向周边不断减少,在东谷附近出现低值中心;对于各降水时间段降水序列而言,汛期降水高值出现在章庄附近,而增幅最大为洋溪站(1.099 mm/a),降幅最大为东谷站(-1.189 mm/a),灌溉期降水高值与增幅高值均出现在章庄附近;枯水期降水增幅高值出现在洋溪附近.     

基于Mann-Kendall的嘉陵江流域降水量时空分布规律研究

了解流域尺度降水的变化,对于研究气候变化对水资源和水文过程的影响具有重要意义。本文对嘉陵江流域9个气象站点的1961—2018年58年间的实测降雨资料,进行Mann-Kendall非参数检验,并结合GIS空间分析技术,探讨了嘉陵江流域降水强弱时间周期及降水分布特征。结果表明:流域多年平均降水量为954.1mm, 1984年发生明显突变之后开始明显减少;流域降水呈梯度变化,由东南至西北方向逐步下降。研究表明,流域降水区域性明显,东南部整体偏涝;从时间上看1984年后整体偏旱。     

基于马尔可夫链的降水异常等级预测

基于东江流域1951~2000年的降水序列,计算分析东江流域不同分析尺度的标准化降水指标序列,并依据标准化降水指标值对降水异常程度进行等级划分。运用马尔可夫链分析研究区降水异常等级状态间的转移概率,以及不同程度降水异常的平均持续时间等特性,并进一步根据系统统计特性进行未来1~3个月降水预测的决策风险进行评估。研究结果可为水资源管理,尤其是干旱期水资源配给提供一定的帮助。     

考虑非一致性条件的淮河干流洪水分析

环境的变化和不确定性导致水文序列表现出非平稳特征,基于一致性条件的洪水风险分析忽略了气候变化和人类活动等因素的影响,会低估洪水风险。研究采用GAMLSS模型作为边际分布模型,以降水作为协变量,对淮河干流部分重要水文站点的年最大1 d流量和年最大15 d洪量序列进行非一致性频率分析,探究非一致性条件下洪峰和洪量设计值的变化。结果表明：在大洪水年份,基于一致性条件的洪峰和洪量边际分布设计值低于非一致性条件下的设计值。运用Copula函数构建两种条件下洪峰和洪量的联合分布模型,分析50年一遇的峰量同现超过概率,发现在大洪水年采用一致性条件下的同现超过概率容易忽略峰高量大的洪水风险。     

新疆某河流域气温、降水变化趋势分析及径流响应关系

基于新疆北山区某河流域1959年～2015年以来的气温、降水和年径流序列资料,采用累积距平法、 M-K检验以及小波分析等方法,分析该流域近57年来年际变化特征。结果表明,某河流域在近57年以来,其气温和降水序列均呈不同程度的上升趋势,且分别以0.50℃/10 a和20.4 mm/10 a的速度上升;而径流序列虽有微弱的上升趋势但不显著;气温序列在1994年发生突变,降水序列在1993年、2004年、2013年发生突变,径流序列在1960年、1989年、2008年发生突变;某河流域水文气象要素均存在多时间尺度特征效应,流域气温、降水序列年代年际变化周期均以26年为第一主周期,而年径流序列则以24年为第一主周期,可为流域水资源合理开发利用以及防洪减灾提供依据。